Question

这是我的数据框：

FlightDate=[20,40,51,50,60,15,17,37,36,50]
IssuingDate=[10,15,44,45,55,10,2,30,32,24]
Revenue = [100,50,40,70,60,40,30,100,200,100]
Customer = ['a','a','a','a','a','b','b','b','b','b']
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame([Customer,FlightDate,IssuingDate, Revenue]).T, schema=["Customer",'FlightDate', 'IssuingDate','Revenue'])
df.show()

+--------+----------+-----------+-------+
|Customer|FlightDate|IssuingDate|Revenue|
+--------+----------+-----------+-------+
|       a|        20|         10|    100|
|       a|        40|         15|     50|
|       a|        51|         44|     40|
|       a|        50|         45|     70|
|       a|        60|         55|     60|
|       b|        15|         10|     40|
|       b|        27|          2|     30|
|       b|        37|         30|    100|
|       b|        36|         32|    200|
|       b|        50|         24|    100|
+--------+----------+-----------+-------+

为方便起见，我使用了数天。

对于每个客户，我想对研究的FlightDate和研究的FlightDate之间+ 10天之间的所有发行日期的收入进行汇总。

也就是说：

对于第一行：我将第20天到30天之间IssuingDate的所有收入相加...在这里给出0。
第二行：我总结了40到50天之间IssuingDate的所有收入，即40 + 70 = 110

这是所需的结果：

+--------+----------+-----------+-------+------+
|Customer|FlightDate|IssuingDate|Revenue|Result|
+--------+----------+-----------+-------+------+
|       a|        20|         10|    100|     0|
|       a|        40|         15|     50|   110|
|       a|        51|         44|     40|    60|
|       a|        50|         45|     70|    60|
|       a|        60|         55|     60|     0|
|       b|        15|         10|     40|   100|
|       b|        27|          2|     30|   300|
|       b|        37|         30|    100|     0|
|       b|        36|         32|    200|     0|
|       b|        50|         24|    100|     0|
+--------+----------+-----------+-------+------+

我知道它将涉及一些窗口函数，但是这似乎有些棘手。谢谢

Answer 1

不需要窗口功能。只是一个连接和一个agg：

df.alias("df").join(
    df.alias("df_2"),
    on=F.expr(
        "df.Customer = df_2.Customer "
        "and df_2.issuingdate between df.flightdate and df.flightdate+10"
    ), 
    how='left'
).groupBy(
    *('df.{}'.format(c) 
      for c 
      in df.columns)
).agg(
    F.sum(F.coalesce(
        "df_2.revenue", 
        F.lit(0))
    ).alias("result")
).show()

+--------+----------+-----------+-------+------+                                
|Customer|FlightDate|IssuingDate|Revenue|result|
+--------+----------+-----------+-------+------+
|       a|        20|         10|    100|     0|
|       a|        40|         15|     50|   110|
|       a|        50|         45|     70|    60|
|       a|        51|         44|     40|    60|
|       a|        60|         55|     60|     0|
|       b|        15|         10|     40|   100|
|       b|        27|          2|     30|   300|
|       b|        36|         32|    200|     0|
|       b|        37|         30|    100|     0|
|       b|        50|         24|    100|     0|
+--------+----------+-----------+-------+------+

Answer 2

如果您想保留当前行和以后10天的收入，则可以使用以下代码。

例如

第一行：flightDate = 20，并且您需要在20到30（含两个日期）之间的收入，这意味着总收入= 100。

第二行：flightDate = 40，您需要40至50（含两个日期）之间的收入，这意味着总收入= 50（对于日期40）+ 50（对于日期50）= 120。

第三行：flightDate = 50，并且您需要在50到60之间（包括两个日期）的收入，这意味着总收入= 70（对于日期50）+ 40（对于日期51）+ 60（对于日期60）= 170 < / p>

from pyspark.sql import *
from pyspark.sql.functions import *
import pandas as pd

FlightDate=[20,40,51,50,60,15,17,37,36,50]
IssuingDate=[10,15,44,45,55,10,2,30,32,24]
Revenue = [100,50,40,70,60,40,30,100,200,100]
Customer = ['a','a','a','a','a','b','b','b','b','b']
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame([Customer,FlightDate,IssuingDate, Revenue]).T, schema=["Customer",'FlightDate', 'IssuingDate','Revenue'])


windowSpec = Window.partitionBy("Customer").orderBy("FlightDate").rangeBetween(0,10)
df.withColumn("Sum", sum("Revenue").over(windowSpec)).sort("Customer").show()

结果如下所述

+--------+----------+-----------+-------+---+
|Customer|FlightDate|IssuingDate|Revenue|Sum|
+--------+----------+-----------+-------+---+
|       a|        20|         10|    100|100|
|       a|        40|         15|     50|120|
|       a|        50|         45|     70|170|
|       a|        51|         44|     40|100|
|       a|        60|         55|     60| 60|
|       b|        15|         10|     40| 70|
|       b|        17|          2|     30| 30|
|       b|        36|         32|    200|300|
|       b|        37|         30|    100|100|
|       b|        50|         24|    100|100|
+--------+----------+-----------+-------+---+

Pyspark高级窗口功能

2 个答案: